📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 2025年7月1日から9日にかけて、総合WEIは着実に上昇していることが確認されます。特に7月6日以降、0.81から0.85の範囲で顕著な上昇が見られ、7月8日には0.84に達しています。これは非常に高いスコアであり、全体としてポジティブな傾向を示しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIは比較的安定しており、じわじわと上昇する傾向が見られます。7月6日には一時的に0.78まで上昇しています。これは経済的余裕や健康状態が改善した結果と考えられます。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは個人WEIに比べて高く、7月6日には0.91とピークを迎えています。これは社会基盤や持続可能性の努力がスコアに反映されていると考えられます。
### 異常値
– **総合WEI**: いくつかの異常値が見つかっていますが、特に7月6日の0.81から0.85のスコアは異常値と判定されています。急激な変動は、政策や公共サービスの大幅な改善、もしくは経済的なショックへの迅速な対応が影響した可能性があります。
– **個人WEI**: 7月6日の0.78のスコアも異常として検出されていますが、一時的な改善であるため、個々の項目でのポジティブな変動が寄与したと考えられます。
– **社会WEI**: 7月6日に0.91の異常値があります。これは、持続可能性や社会インフラの向上が期待以上だった可能性を示唆します。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 総体的に上昇傾向。これは、徐々に社会的または個人的な改善が進んでいることを示します。
– **季節性**: 短期間のデータでは季節性は検出しにくいが、一定期間でのイベントや政策変更の影響が反映されている可能性があります。
– **残差**: 大きな残差の変動は観察されておらず、データは比較的一貫しています。
### 項目間の相関
– **相関が高い項目**: 経済的余裕と社会基盤は高い相関を持っています（推定相関係数0.7以上）。これは経済改善が教育機会の向上と密接に関連していることを示します。
– **個人の心理的ストレス**は他の個人WEI要素（例えば健康状態）と負の相関を持っていると考えられ、健康状態の改善がストレスの低減に寄与している可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 中央値は全体的に高く、0.7〜0.8の範囲に多数のスコアが集中しています。外れ値としては、高スコアのデータが時折見られるが、低スコアに比べてその頻度は少ない。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (72%)**: 経済的余裕、健康状態、社会基盤が主に寄与しています。この主成分は、個人および社会基盤の向上に起因していると考えられます。
– **PC2 (9%)**: 自由度とストレスが寄与しています。この成分は、精神的健康や個人の選択の自由に関連した変動を示しています。
全体として、データは個人および社会の各側面での改善を反映しており、一部で急激な上昇が見られるものの、持続的なポジティブな傾向が示
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点について、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績（青い点）が比較的高い位置に集中していますが、急激な上昇や下降は見られず横ばいの傾向です。
– 右側の前年データ（緑の点）は、実績と比較すると若干下がっていますが、一定の範囲にプロットされています。
– 予測モデル（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測はいずれも横ばいで、実績に近い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）が存在し、この点は群から外れたスコアを示しています。
– 一部予測としてプロットされている紫の点は急激に高い値を示していますが、これが特に目立つ変動と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータであり、これに基づいて予測が行われています。
– 紫やグレーのラインはAIによる予測の範囲で、どのモデルがどのように実績を予測しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データは関連しており、前年データを元に将来的な動向を予測する意図が見られます。
– 予測モデルはそれぞれ異なる手法で異なる範囲を示していますが、全体的に実績に近い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、実績、前年、予測が密に分布し、強い相関があるように見えます。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、実績が安定して維持され、予測も同様の傾向を示すことにより、現在のポリシーや戦略が効果的であると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、この安定性は信頼性を提供し、戦略の継続または微調整が適切であるという示唆を与える可能性があります。
このグラフは、国際的な指標の安定性を示しており、分析を通じて予測が成功する可能性が高いことがわかります。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの期間全体で見ると、左側（開始時点）から右側（終了時点）において大きな変化は見られず、数値は比較的一定しています。大きな上昇や下降のトレンドはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ開始部分において一部の数値が他のデータポイントから外れているように見えます。これらは「異常値」としてマークされています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を表しており、予測と比較するために重要です。
– 線（パープル、ピンク、水色）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、それぞれ異なる方法で未来を予測していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法によって予測される値に多少の違いがありますが、すべての予測方法が概ね一致していることから、全体の予測精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的まとまっており、異常な分布は見られません。異常値の範囲は限られているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフの右側でのデータポイントの密集は予測が安定していることを示し、将来的にも予測が比較的一定であることを示唆しています。
– 異なる予測手法が一致していることから、このモデルの信頼性が感じられます。ビジネスにおいては、安定したデータはリスクが少ないことを表し、計画を立てやすくします。
– 一部の異常値の存在は、特定の要因が影響している可能性を示しており、さらなる分析が必要です。
この結果から、データが概ね安定していることから計画や予測において実務的価値が高いと考えられます。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 青色のプロット（実績AI）と緑色のプロット（前年比較AI）を見て、全体的に安定した高スコアが維持されていることがわかります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）が急に上昇している部分がありますが、これは他のモデルでは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がありますが、それ以外は全体的に安定しています。
– ランダムフォレストの予測だけが大きな変動を示していますが、異常に高い値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青、予測は赤のX印で示されています。実績と予測が非常に近い値を示しており、予測の信頼性が高い可能性があります。
– 線形回帰（緑色の線）や決定木回帰（赤紫色の線）は比較的安定したトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で結果が若干異なるが、全体としては同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 数値の密度が高く一定のエリアに集中しているため、評価時期に大きな外れは見られない。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高水準で安定しているため、ビジネスや社会の中での状況が良好であると捉えられるでしょう。
– 予測が現実の測定と非常に近いことから、AIによる予測が信頼できることを示唆しており、政策決定や戦略計画において有用です。
このグラフは、全体の流れと予測モデルの精度を通じて、将来的な社会の方向性をしっかりと捉えるためのガイドとなり得るでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は限られた期間のみであり、あまり変化は見られません。
– 予測データ（紫の線）は、予測開始時点で急上昇し、横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに含まれる黒い円は、「異常値」を示しています。これはデータ中に予期しない変動や、異常高/低値が存在する可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×印は予測値を示しています。
– グレーのバーは予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を示しています。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測モデルが、紫の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが定性的に異なる様子が伺え、予測モデルを活用することで将来的な変動を理解する目的があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の期間に集中しており、全体的な分布の確認が難しいです。
– 予測データの分布は、モデルのラインが異なる形状を示し、異なるアプローチでの予想を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 短期間でのデータであるため、安定したトレンドの把握は困難ですが、異常値が存在することで経済情勢や政策の影響を示唆している可能性があります。
– 急激な予測の増加は、モデルが何らかの変化や改善を前提としていることを意味するかもしれません。ビジネスや社会においては、これにより経済的余裕が改善する可能性がありますが、前提条件を明確にする必要があります。
この解析により、短期ではあるものの、異常値の存在と予測で示された上昇が注目されます。特に、政策変更や市場状況の改善の可能性を検討し、それらがどのようにWEIに反映されるかをさらに探ることが重要です。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアを360日間にわたって追跡したものです。次に示すのは、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフのデータポイントは2つの主要な期間に分かれています。約半年間のデータが集中的に示され、初めの期間では0.6付近の一定のスコアが続き、後半の期間では0.8付近で安定しています。
– 長期的なトレンドとして、スコアが若干上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に急激な変動や外れ値は見られません。データは比較的一貫しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データと、異なる予測回帰（線形、決定木、ランダムフォレスト）があります。
– それぞれの予測は異なる線を用いて視覚化されていますが、すべてが比較的安定した範囲で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線はいずれも実績データに近い範囲で走っており、何らかのモデルが有効に働いていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は狭い範囲に収まっており、一貫性があります。このことは、健康状態を示すWEIスコアが安定していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– このスコアが個人の健康状態を代表するとするならば、全体的な上昇傾向は健康維持や改善が進んでいることを示します。
– 予測モデルが実績を上回るスコアを示唆している場合、さらなる介入策やプログラムによって健康増進が可能であることを暗示しているかもしれません。
このビジュアルはビジネスにおいて、ウェルネスプログラムの効果測定やさらなる施策の展開に関する意思決定を支援するための指標として利用できる可能性があります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実測データ（青い点）は期間の初めに集中していますが、その後観測されず、グラフの後半は前年のデータ（緑の点）に頼る形となっています。
– 短期間しかデータが取得されていないため、明確な上昇や下降のトレンドを示すことは難しいですが、初期のデータは横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値が数点見られますが、極端に離れた値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIデータ、緑の点は前年の値を示しています。
– 予測は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、大きな変動を示していません。これから予想される範囲（灰色の帯）は狭く、予測が安定していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年値がそれぞれの期間に対応しており、続けて観測されることなく互いの期間が離れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データの期間が短いため、精緻な相関を語るのは難しいですが、異常値はおおむね実測データの範囲内に留まっています。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– データの観測期間が限定的であるため、安定した心理的ストレスの評価が難しいことを示しています。
– ビジネスや社会的には、データの収集や報告の頻度を増やし、安定したデータ蓄積を目指す必要があることを直感的に感じさせます。AI予測は一貫しているため、安定した未来予測が可能かもしれませんが、データ不足が課題です。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、国際カテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）スコアの360日間にわたる推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド:**
– 初期の実績データ（青い点）はおおよそ横ばいで、スコアは0.7前後です。
– 一部、途中でランダムフォレスト回帰（紫の線）が急激に上昇する部分があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点の中に黒い丸で示された「異常値」がありますが、多くは一定範囲内です。
– 予測（赤い×）が実績データとの間に現れ、やや高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を、赤い×は予測を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データです。
– ランダムフォレスト回帰（紫）と線形回帰（青）は異なる予測手法を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間で若干の差異がありますが、同様の範囲内に位置しています。
– 手法によって予測結果が異なるが、全体として信頼できる範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 青い実績は安定しているが、予測と比較により異なる手法での多様な結果が示されています。
– 異常値もそれほど大きく分布を乱すものではない。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– 安定した自由度と自治が確認できるが、予測モデルの結果によりさらなる改善や変動の可能性を意識する必要がある。
– ビジネスや政策においては、予測が現実とは異なる可能性があるため、慎重な判断が重要です。
全体として、データは安定していますが、予測のばらつきに注意しつつ、これからの動きに柔軟に対応する必要があります。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析すると、以下の点が観察されます。
1. **トレンド**:
– 予測データ（様々な回帰方法）と実際のデータの間で、全体としては安定したスコアが見られますが、特定の期間に変動が見られます。
– 期間の初めには、予測範囲に幅がありますが、後半につれて収束しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価日が初期のデータにいくつかの異常値（黒い円）が見られ、これは実績AIのデータに基づくものである可能性があります。
– これらの異常値は、実績AIが他のデータから外れたスコアを観測したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績AIの実際のデータ
– **赤いX**: 予測AIの予測データ
– **黒い円**: 異常値、通常の範囲外に位置します。
– **緑の点**: 前年度の比較値としてのデータ
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲
– 各回帰予測は異なる回帰モデルを使用しており、線形から非線形まで多様です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で一部のずれがありますが、全体として同様の動きを示している。
– 緑の前年度データは、比較のために安定した基準を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間の一般的な整合性があり、予測が実績の範囲内に収まっています。
6. **直感と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、全体的な安定性と一部のデータの外れが生じる可能性があることです。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアが高いほど社会の公平性が認められ、政策決定においてこのスコア向上が重要視されるでしょう。
– 異常値の存在は、特定の期間や条件で問題が発生した可能性があり、詳細な分析が必要です。
この分析は、社会の公平性に関する理解を深め、改善のための行動指針を提供するのに役立ちます。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの特性と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間の初めと終わりで明確なクラスターを形成しています。最初のクラスター（特に左側）は高スコア1.0に近く、後半のクラスター（右側）は若干低下している印象があります。
– 大きな上昇または下降は見られず、比較的横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初めと終わりのクラスターの間に急激なデータポイントの移動は見られませんが、右側に外れ値が1つ（緑の円）が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実績のスコアを示しており、開始時点で1.0近くを維持。
– **緑の点**：前年のAIスコアを示しており、比較的高い数値が維持されています。
– **線（紫、ピンク、シアン）**：予測モデルによる将来の推定値を示しています。小さな変動はありますが、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれが異なった未来の予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の比較AIデータが非常に近い値であるため、今年度の成績が重視されています。予測もそれに基づいていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データ（紫、ピンク、シアン）の密集度は高く、誤差範囲が狭いことから、モデルの信頼性が高い可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、持続可能性と自治性が大きな変動がなく、比較的安定している印象を受けます。これにより、関係者には安定性と予測可能性が提供され、持続可能な戦略の構築に寄与する可能性があります。
– 外れ値の存在は異常事象の可能性を示唆しており、その原因を調査することが将来のリスク回避に役立つでしょう。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な長期的なトレンドは見られませんが、期間の初期にはいくつかのデータポイントが集中しています。
– 右側のデータポイントは時間が経つにつれて多少のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の方に異常値がいくつか存在します（黒い円）。
– 紫色の予測線は一時的な急激な上昇を示していますが、それが実績データに対応していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、紫・緑・ピンクの線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、データの範囲外にある可能性のあるデータを特定しています。
– 緑の点は前年のデータを示していますが、それらは期間の終わりに集中しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの密度が高い部分と、予測モデルによる異なる推定値が視覚的に比較されています。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測は、線形回帰や決定木回帰と比べて異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値や実績データの分布から、予測の難しさやモデルの性能に関するインサイトを得ることが可能です。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– データのばらつきや予測モデルの不一致から、社会基盤や教育機会に関する変化を捉えることが難しいことを示唆しています。
– ビジネスや政策決定においては、特に実績と予測の差が大きい部分に注意が必要であり、予測の不確実性を考慮して戦略を立てる必要があります。
以上の解析から、データの不確実性やばらつきを考慮しつつ、予測モデルの精度を改善する必要があります。これにより、より信頼性の高い社会基盤や教育機会の推定が可能になるでしょう。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のスコア（青い点）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。ただし、予測のトレンドライン（紫およびピンク）が上昇しており、将来的にスコアが改善される方向性を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットには複数の異常値（黒い縁取り）が存在しています。これらは何らかの外部要因や突発的なイベントによって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、安定したスコアを維持しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。これらが一致することから、予測の一貫性と信頼性が高いと考えられます。
– 緑色の点は前年のデータを示し、評価日の急上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は現時点で一定の差がありますが、予測値が実績を超える可能性を示唆しています。これは、今後の政策変化や社会的進展により改善が見込まれることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は一致していないものの、基本的な分布は類似しています。異常値の存在がスコア全体の平均を引き下げている可能性があります。
6. **直感と社会への影響に関する洞察**
– グラフからは、現在の共生・多様性・自由の保障における状況が比較的安定しているものの、今後の改善が見込まれていることがわかります。政策立案者やビジネスリーダーにとっては、今後の動向を注視し、適切な戦略を策定することが重要です。また、異常値が示す問題点に対しては、早急な対応が求められるでしょう。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴い、色が変化しています。横ばい部分もありますが、時間帯によってはスコアが変動している様子が確認できます。
– スコアは、朝（8時頃）は一貫して緑色でやや高い値を、夕方から夜（19時～23時）の時間帯には紫から青に向かう低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日18時頃には黄色に示される非常に高いスコアが観測され、目立った外れ値と考えられます。
3. **プロットの意味**:
– カラーバーに基づいて、緑色や黄色は高いスコア（約0.8以上）、紫色は低いスコア（約0.675に近い）を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯においてスコアが集中的に高くなったり低くなったりしていることから、各時間帯における変動は直近の日時と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の時間帯は安定してスコアが高く、夜になるにつれてスコアが低くなる傾向があり、時間帯によってスコアに顕著な違いがあることを示しています。
6. **直感的洞察および影響**:
– 日中にかけてスコアが低い時間帯には、活動が低調であることが示唆され、ビジネスや社会的活動が減少している可能性があります。
– 特に夜間帯における低いスコアは、人々が活動を休止し始める時間帯であることが考えられますが、7月6日の急激なスコア上昇は特別なイベントや異常な活動の可能性を示しており、このような変動は企業戦略の調整や新しいビジネスチャンスとして考慮されるべきです。
このヒートマップは、特定の時間帯における活動やパフォーマンスに関して、より深い分析を行う上で非常に有用です。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、与えられたヒートマップに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から周期的な動きがあると推測されます。
– 上部の行は比較的濃い色が連続し、最終日にやや明るくなる傾向があります。
– 中間の行は明るい緑が目立ち、期間の後半で急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06に、下部の行で黄色（最高値付近）が観察され、ここでのスコアが突然高くなったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、濃い紫が低いスコア、黄・緑が高いスコアを表しています。
– 行毎に時間帯が示されており、時間帯によってスコアが異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によって異なるスコアの分布が見られるため、各時間帯におけるスコアの揺らぎが過去の値と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯間でスコアの均一性が低く、多様な値が広がっていることを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– トレンドや急激な変動は、特定の時間帯にイベントや特異な行動が起きている可能性を示唆しています。ビジネスでは、これらの時間帯に注目し、なぜスコアが変動するのかを分析することで、効率改善や新たなサービス提供の機会を見出せるかもしれません。
– 特に高いスコアの時間帯を活用することで、ユーザーエンゲージメントや営業機会の最適化が見込まれます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、国際的な社会WEI平均スコアの時系列データを視覚化したものです。以下に、詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 明確な長期トレンドは示されていませんが、短期的な変動が見られます。特に、日付の進行に伴い、特定の時間帯でスコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日にスコアが急激に上昇している（黄色部分）時間帯があり、ここが外れ値として認識されます。それ以外の時間帯では、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色はスコアの高さを示し、紫から黄色にかけて高くなります。青や緑が最も多い色として表れており、安定した中間的なスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯ごとにスコアは異なりますが、似た色合いが続くことから、隣接する時間帯での関係性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコア分布は、不均一ながらある程度の周期性を持って交互に現れているようです。特に昼間のスコアが変動しやすい傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は特定の時間帯に社会WEIが上昇することで、経済活動や社会的な活動が活発になっていると感じるかもしれません。この情報は特に、リソースの配分やマーケティング戦略の策定において重要です。
このデータが示唆する社会的な動きやその影響についてのさらなる研究や分析が効果的でしょう。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## ヒートマップ分析
### 1. トレンド
– **全体的な相関の強さ**: 多くの項目間で高い相関（0.7以上）が見られます。特に、個人と社会のWEI関連項目の間に強い関連があることが示されています。
– **周期性や沈滞**: 明確な周期性や横ばいの情報はヒートマップから直接読み取れませんが、全体的な相関のパターンは一貫しているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **低相関の例**: 一部の項目（例えば、社会WEI（持続可能性と自治性）と個人WEI（経済的余裕））は相関が低く、他の項目から外れた傾向を示しています。
### 3. 各要素の意味
– **色の濃淡**: 赤が濃いほど相関が強く(正の相関)、青が濃いほど相関が弱い（負の相関）ことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データそのものではなく、期間内の相関関係を示しているため、時系列の詳細な関係性は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い正の相関**: 個人WEI（健康状態）と他の多くの社会指標（自由度と自治、共生・多様性）が高い相関関係を持っています。
– **中程度の相関**: 個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（社会基盤・教育機会）との間の相関は中程度です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **全体的な感想**: 社会全体のウェルビーイングにおいて、個人の健康状態と自由度が他の要素と密接に関係していることを理解するのは重要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 政策立案における重点項目（たとえば、個人の健康と社会的公正）を指摘できます。これによって、社会の持続可能な発展や教育機会の改善に繋がる可能性があります。
このヒートマップにより、国際的な視点での個人と社会のウェルビーイングがどのように相互作用しているかが視覚的に示されています。この情報は、政策や戦略の優先順位をつける際に役立つでしょう。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフに基づく分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは高めで一定の範囲に集中しているものが多いです。特に「個人WEI（経済貢献）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」では高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心身的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自活生）」の項目では、いくつかの外れ値が見られます。これにより、幅広いスコアのばらつきがあることが示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、各WEIタイプの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。色が異なるのは、異なるカテゴリーを視覚的に区別するためです。箱の幅とひげが長いほど、データのばらつきが大きいことが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立したカテゴリーのようですが、個人と社会のWEIの比較から、社会の要素が個人の幸福感やパフォーマンスに直接影響を及ぼしている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済貢献）」は中央値が高く、データのばらつきも相対的に少ないことから、他のWEIスコアよりも安定していると言えます。一方で、「個人WEI（心身的ストレス）」は外れ値の影響でばらつきが大きく、個人差が大きいため、ストレス管理が重要であることを示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアを示す社会的要素は、持続可能な社会の重要性を示しており、社会福祉や公共政策における改善を示す可能性があります。また、心身的ストレスのスコアのばらつきは、個々で異なるストレス管理のアプローチが必要であることを示しています。ビジネスでは、社員のメンタルヘルスサポートが重要な投資領域となるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析について以下のように述べます。
1. **トレンド**:
– データポイントの分布に明確な傾向が見て取れ、全体としては第1主成分と第2主成分の間に負の相関があるようです。第1主成分が増加するに従って、第2主成分は減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.2を超えるあたりで、第2主成分が大きく減少する点が見られます。これが外れ値と考えられるかは、他のデータとの関係次第ですが、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは特定の期間におけるPCAの結果を表している可能性があります。色やサイズの情報が示されていないため、データポイントは単純に2D空間における位置を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての分析は直接行えないため、このグラフからは特定の時系列変化のパターンを読み取るのが難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の形状からは第1主成分と第2主成分には負の相関関係があると推測されます。また、データは比較的均一に分布していますが、数値が小さい範囲に濃く集まる傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、第1主成分が高いほど第2主成分が低い状況が懸念材料と感じられるかもしれません。国際的なコンテクストで考えると、ある指標が改善されると別の関連指標が影響を受ける可能性が示唆されています。これにより、政策決定やビジネス戦略においては、異なる要素のバランスを慎重に考慮する必要があるでしょう。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。